Warum KI so viele Daten braucht

Daten stellen einen zunehmend wertvollen Rohstoff dar und sind das neue Gold. Künstliche Intelligenz ist dabei das Mittel zum Zweck, um den Schatz zu finden. Unternehmen, die ihre Daten effektiv nutzen, können sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschaffen. Doch wie genau funktioniert dieser Zusammenhang?

Künstliche Intelligenz kann aus großen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die für bessere Entscheidungen und innovative Produkte genutzt werden können. Ob Kundenverhalten, neue Märkte oder Prozesse – Künstliche Intelligenz bietet unzählige Möglichkeiten. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie die Potenziale von KI und Daten für Ihr Unternehmen nutzen können. Wir erklären, welche Arten von Daten wichtig sind, wie Sie sie sammeln und aufbereiten können und welche Herausforderungen dabei zu beachten sind. 

KI lernt aus Daten: Das Prinzip des maschinellen Lernens

Das Fundament der Künstlichen Intelligenz bildet das maschinelle Lernen (ML). Hierbei werden Algorithmen anhand umfangreicher Datenmengen trainiert, um Muster zu erkennen und Prognosen zu erstellen. Ein System, das auf eine reichhaltige Datenbasis zurückgreifen kann, trifft in der Regel präzisere Entscheidungen. Zur Veranschaulichung dieses Prinzips dient folgendes Beispiel: Stellen Sie sich vor, Sie möchten einem Computer die Unterscheidung zwischen Hunden und Katzen beibringen. Durch die Bereitstellung zahlreicher Bilddaten beider Tierarten wird dem Algorithmus ermöglicht, charakteristische Merkmale zu extrahieren.

Mit jeder zusätzlichen Bildanalyse steigert sich seine Fähigkeit, Hunde und Katzen zuverlässig zu klassifizieren. Die Qualität der Daten ist von entscheidender Bedeutung für die Zuverlässigkeit von KI-Anwendungen. Schlechte Daten können zu falschen Entscheidungen führen. Die Effizienz des KI-Systems steigt mit der Anzahl der trainierten Daten. In KI-Projekten, beispielsweise im Bereich Gesundheitsdaten oder beim autonomen Fahren, unterstützen Data Mining und Datenanalyse die menschliche Intelligenz. Metadaten helfen, Rückschlüsse zu ziehen und die Datenbestände maximal zu nutzen, was die Effizienz der KI steigert.

Warum so viele Daten?

Die Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen erfordert eine signifikante Menge an Daten. Die Menge der verfügbaren Eingabedaten hat einen direkten Einfluss auf die Qualität des Trainings von KI-Systemen und somit auf die Güte der von ihnen getroffenen Vorhersagen und getroffenen Entscheidungen. Large language models sind ein Beispiel für die Integration von KI in verschiedenen KI-Projekten.

• Komplexität der realen Welt: Die reale Welt ist voller Komplexität und Variationen. Um diese Komplexität abzubilden, benötigt KI eine große Menge an Daten, die alle möglichen Szenarien abdecken.
• Neuronale Netze: Viele moderne KI-Systeme basieren auf künstlichen neuronalen Netzen, die von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Diese Netze bestehen aus vielen miteinander verbundenen Knoten, die Informationen verarbeiten. Je mehr Verbindungen es gibt, desto komplexere Aufgaben kann das Netz lösen. Für diese komplexen Netzwerke sind große Datenmengen essentiell.
• Feinabstimmung: Um optimale Ergebnisse zu erzielen, müssen KI-Modelle oft feinabgestimmt werden. Dies erfordert wiederum eine große Menge an Daten, um sicherzustellen, dass das Modell nicht über- oder untertrainiert wird.
• Vielfältige Anwendungen: KI wird in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt, von der medizinischen Diagnostik bis zur Finanzprognose. Jede Anwendung erfordert spezifische Daten und Trainingsmethoden.

Die Qualität der Daten ist entscheidend

Die Qualität der Daten ist ebenso von entscheidender Bedeutung wie die Quantität. Unzureichende Datenqualität führt zu suboptimalen Resultaten. Relevante, aktuelle und fehlerfreie Daten sind daher unerlässlich.

• Relevanz: Die Daten müssen für die spezifische Aufgabe relevant sein. Für ein Sprachmodell sind zum Beispiel Texte wichtiger als Bilder.
• Aktualität: Veraltete Daten können zu falschen Schlussfolgerungen führen.
• Genauigkeit: Fehlerhafte oder inkonsistente Daten können die Leistung des KI-Systems beeinträchtigen.

Beispiele für den Einsatz von KI und großen Datenmengen (Big Data)

• Spracherkennung: Sprachassistenten wie Siri und Alexa werden mit riesigen Mengen an Sprachdaten trainiert, um natürliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren.
• Gesichtserkennung: Für die Gesichtserkennung werden Millionen von Bildern von Gesichtern benötigt, um die Algorithmen zu trainieren.
• Medizinische Diagnostik: KI-Systeme können medizinische Bilder analysieren und helfen, Krankheiten zu diagnostizieren. Hierfür werden große Datensätze von Bildern gesunder und kranker Patienten benötigt.
• Autonomes Fahren: Selbstfahrende Autos müssen in der Lage sein, ihre Umgebung zu verstehen und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Dies erfordert eine enorme Menge an Sensordaten, die aus Millionen von Kilometern Testfahrten stammen.

Warum braucht Künstliche Intelligenz so viele Daten?

Künstliche Intelligenz kann nur dann effizient arbeiten, wenn eine große Menge an Daten zur Verfügung steht. KI-basierte Systeme wie Chatbots oder große Sprachmodelle sind auf qualitativ hochwertige Trainingsdaten angewiesen, um Entscheidungen zu treffen und kognitiv zu handeln. Der Einsatz von KI ermöglicht Unternehmen die Entwicklung automatisierter Prozesse und eine deutliche Steigerung ihrer Technologieeffizienz. Unstrukturierte Daten werden analysiert und liefern wertvolle Erkenntnisse.

Die Integration von KI-Technologien und Big Data ermöglicht die Nutzung sensibler Daten aus verschiedenen Datenquellen – und ist damit ein Muss für jedes Unternehmen. KI hilft, Muster in Datensätzen zu erkennen und die Automatisierung durch Deep Learning voranzutreiben. Bei KI-Projekten ist es von entscheidender Bedeutung, dass die Daten stets aktuell sind. Nur so kann die Leistung der KI-Algorithmen maximiert und optimale Ergebnisse erzielt werden. KI und Big Data sind untrennbar miteinander verbunden. Je mehr qualitativ hochwertige Daten zur Verfügung stehen, desto leistungsfähiger und vielseitiger können KI-Systeme eingesetzt werden.

Warum Daten die Grundlage jeder erfolgreichen KI-Strategie sind

Künstliche Intelligenz ist eine Technologie, die kleinen und mittleren Unternehmen ungeahnte Möglichkeiten bietet. KMU müssen sich in einem sich ständig verändernden Umfeld behaupten. Mit KI als Schlüsselkomponente Ihrer Strategie gestalten Sie die Zukunft mit Zuversicht. Wagen Sie den Sprung in die Zukunft und setzen Sie KI effektiv in Ihrem Unternehmen ein. Nutzen Sie die Kraft der künstlichen Intelligenz, um in Ihrem Markt neue Maßstäbe zu setzen. In einer datengetriebenen Welt sind Qualität und Verfügbarkeit Ihrer Daten entscheidend für den Erfolg Ihrer KI-Projekte. Für IT-Profis, Datenwissenschaftler und Entscheidungsträger bietet unser KI-Live-Event wertvolle Einblicke, wie Sie durch effizientes Datenmanagement die Grundlage für bahnbrechende KI-Lösungen schaffen. Zu diesem Thema veranstaltet IT-P am 26. September um 17 Uhr in Hannover ein spannendes KI-Live-Event.

Highlights des Events:

• Praxisnahe Vorträge: Erhalten Sie wertvolle Einblicke von Simone Kielhorn (IT-P), Maximilian Hahnenkamp (Scavenger) und Markus Stumpe (Cruisewatch) darüber, wie Sie Ihre Daten in wertvolle Erkenntnisse umwandeln.
• Networking: Tauschen Sie sich mit anderen Fachleuten aus und knüpfen Sie wertvolle Kontakte.
• Open Spaces: Nutzen Sie die Gelegenheit, sich intensiv mit unseren Experten auszutauschen und Ihre individuellen Fragen zu klären.

Agenda im Überblick:

• 17:00 Uhr: Einlass
• 17:15 Uhr: Begrüßung und Start des Events
• 17:20 Uhr: Vortrag – Daten: Der Treibstoff für KI
• 17:35 Uhr: Vortrag – Warum braucht KI so viele Daten?
• 17:50 Uhr: Vortrag – Sprachnachrichten als Datenquelle
• 18:10 Uhr: Networking, Buffet & Open Spaces
• 20:00 Uhr: Ende des Events

Seien Sie dabei und gestalten Sie Ihre digitale Zukunft aktiv mit! Melden Sie sich jetzt kostenlos an unter https://www.it-p.de/event-datenmanagement-ki/#anmeldung.

Ort: IT-P GmbH, Seligmannallee 4, 30173 Hannover
Zeit: 17:00 – 20:00 Uhr